對於blob.h文件。 先看成員變量。定義了6個保護的成員變量,包括前、后向傳播的數據,新、舊形狀數據(?), 數據個數及容量。 再看成員函數。包括構造函數(4個參數),reshape(改變blob形狀),以及很多inline函數。 View ...
深度網絡 net 是一個組合模型,它由許多相互連接的層 layers 組合而成。Caffe就是組建深度網絡的這樣一種工具,它按照一定的策略,一層一層的搭建出自己的模型。它將所有的信息數據定義為blobs,從而進行便利的操作和通訊。Blob是caffe框架中一種標准的數組,一種統一的內存接口,它詳細描述了信息是如何存儲的,以及如何在層之間通訊的。 blob Blobs封裝了運行時的數據信息,提供了C ...
2015-12-24 16:08 0 28304 推薦指數:
對於blob.h文件。 先看成員變量。定義了6個保護的成員變量,包括前、后向傳播的數據,新、舊形狀數據(?), 數據個數及容量。 再看成員函數。包括構造函數(4個參數),reshape(改變blob形狀),以及很多inline函數。 View ...
caffe是C++語言寫的,可能很多人不太熟悉,因此想用更簡單的腳本語言來實現。caffe提供matlab接口和python接口,這兩種語言就非常簡單,而且非常容易進行可視化,使得學習更加快速,理解更加深入。 半年前,我在學習CAFFE的時候,為了加深理解,因此寫下了隨筆,有了一系列 ...
Caffe_blob 1.基本數據結構 Blob為模板類,可以理解為四維數組,n * c * h * w的結構,Layer內為blob輸入data和diff,Layer間的blob為學習的參數.內部封裝了SyncedMemory類,該類負責存儲分配和主機與設備的同步 2.常用函數 ...
layer是建模和計算的基本單元。 caffe的目錄包含各種state-of-the-art model的layers。 為了創建一個caffe model,我們需要定義模型架構在一個protocol buffer定義文件中(prototxt)。caffe的layer和它們的參數被定義 ...
solver算是caffe的核心的核心,它協調着整個模型的運作。caffe程序運行必帶的一個參數就是solver配置文件。運行代碼一般為 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,沒有解析解,我們需要通過優化方法來求解。solver的主要作用就是交替 ...
1.模型就用程序自帶的caffenet模型,位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夾下, 將需要的兩個配置文件,復制到myfile文件夾內 2. 修改solver.prototxt(用notepad) net: "examples/myfile ...
在prometheus監控系統,prometheus的職責是采集,查詢和存儲和推送報警到alertmanager。本文主要介紹下prometheus的配置文件。 全局配置文件簡介 默認配置文件 global: 此片段指定的是prometheus的全局配置, 比如采集間隔 ...